Data Skills for Artificial Intelligence

Resumen

Sumérgete en el ámbito fundamental de las habilidades en datos para la Inteligencia Artificial a través de un completo programa de Certificado Profesional de la Universidad Técnica de Delft, ofrecido a través de edX. En el entorno tecnológicamente centrado de hoy día, donde la Inteligencia Artificial (AI) y el Aprendizaje Automático (ML) son fundamentales para la innovación y utilidad de servicios y productos, la esencia de los datos no puede ser sobreestimada. Descubre el papel crucial de los datos en la creación de aplicaciones exitosas de AI/ML y las graves consecuencias de una gestión de datos inadecuada que lleva a un rendimiento insuficiente o al fracaso de los proyectos de AI.

Esta serie educativa está diseñada para proporcionar percepciones profundas y consideraciones esenciales respecto a los prerrequisitos de datos para AI. A lo largo del programa, los estudiantes comprenderán la importancia de los datos para la AI, aprenderán habilidades básicas de ingeniería de datos que incluyen la configuración de un entorno de libreta Python, utilizando funciones avanzadas en Pandas para la exploración de datos, y creando visualizaciones de datos sencillas pero reveladoras. Además, el curso revela cómo el crowdsourcing surge como un enfoque práctico para aprovechar la inteligencia humana a gran escala para la creación, enriquecimiento e interpretación de datos, mejorando así el rendimiento y la fiabilidad del sistema de AI y fomentando una mayor adopción de la AI.

Equípate con un conjunto de habilidades crucial y fundamental para el avance profesional en los dominios de la Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático y el extenso campo de la Inteligencia Artificial, a través de rutas de aprendizaje enfocadas dentro de este programa. Posicionado en la intersección de Cursos de Inteligencia Artificial y Cursos de Big Data, este programa es tu entrada para convertirte en experto en manejar y aprovechar los datos para AI.

Programa de estudio

Enseñado por

Christoph Lofi, Junzi Sun, Ujwal Gadiraju and Jie Yang

Etiquetas

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